今回は、会員の属性と過去のメルマガクリック率をもとにモデルを作成し、 今後新しく増えるユーザーのクリック率はどうなるのか、予測の分析をしました。 ここでは、説明変数である会員属性が数値ではないので、 数量化1類という考え方で分析していきます。…

今回は分析ではなく、データの加工についてです。ビズオーシャンの会員属性別に、 どういう書式がダウンロードされているのか、ランキング表みたいなのを作りたかったので その過程を書いていきます。 業種別、職種別、役職別、男女別、企業規模（従業員数）…

今回も、少し前にやった内容です。ビズオーシャンのユーザーの入会日、クリック状況、ダウンロード状況のでデータを使って、 入会日からの日数とクリック数（説明変数）が ダウンロード数（目的変数）にどれくらい影響しているか、分析してみました。 uid：…

少し前にやった内容です。 降水量、気圧、気温のデータを使って、 降水量と気圧（説明変数）が気温（目的変数）にどれくらい影響しているか、線形回帰で分析しました。 まずデータの読み込み weather = pd.read_csv("20170914.csv", encoding="SHIFT-JIS") …